@AYi_AInotes: 太强了，不得不佩服国产开发大佬们——Muse 和 Grok bot 的无限 token 技巧全都被研究透了，……

真是令人佩服，不得不服国内这帮开发者老哥——Muse 和 Grok bot 的无限 token 黑科技已经被彻底搞定了，哈哈，

这位实践老哥把云端助手 Muse 的“大脑“换成了跑在自己电脑上的开源模型 Qwen，从那以后，再没有 API 配额限制，也没有速率限制——他管这才叫真正的无限 token，成本降到大约五毛钱电费，机器一天 24 小时不停运转。

很多人可能都遇到过：用 OpenRouter 的免费请求额度，没多久就烧完一千次，然后强制冷却二十四小时，正用得兴起就被掐断——重度用户就这样在账单和配额之间反复被折磨，老哥一咬牙，把“大脑“搬回了本地。

方法简单到离谱，全程零代码——只需要跟 Muse 聊两次天，

第一步，让它登录 Tailscale——这个工具能把几台设备拉进同一个私有网络，让云端助手可以安全地找到家里的电脑，不用在公网开任何端口，

第二步，告诉它用本地 Qwen 在 Pi 上的 Tailscale 地址，把你的 token 填进 access_token，设为默认模型，搞定。

真正的变化在这里：以前接入本地模型，你得懂部署、懂网络、懂 API——现在 AI 全部自己搞定，你只需要把需求说清楚就行，配置能力正在被一句话取代，基础设施的门槛被一句句话语一步步拆掉。

聪明的用户不会把所有任务都甩给本地模型——大体量、重复性、不费脑的苦力活扔给这个五毛钱“大脑“，而真正难啃的核心任务则调用最强的云端模型：这就像一个随叫随到的实习团队，再加上一位非必要不打扰的顶级专家——正是这样的配置，才能让 AI 员工 7x24 小时连轴转。

最后说句实在话：无限 token 不等于无限算力，本地模型通常打不过最强的云端模型，那五毛钱是实践老哥按自己设备算的——GPU、电费、机器常开都要花钱，token 和私有网络只是这一次的用途——如果想让 AI 真正替你全天候打卡上班，先把这两步接通，再来谈它能扛多少活。

实践哥 Li (@MinLiBuilds): 🎉 全体起立！有显卡的注意了！

Muse/Grokbot 真正的无限 token 来了，只需要 5 毛钱电费，让它接入本地的 Qwen 3.8 Next Flash，爽歪歪啊。

真正的 24*7 小时干活，终于实现了。

步骤极其简单：

1. Muse 跟你本地 qwen 用 tailscale 组网，跟 Muse 说：登录 tailscale。
2. 跟 Muse 说：Pi 使用 【你的 qwen tailscale